Wie kann ich eine Pandas DataFrame-Spalte mit Wörterbüchern effizient in separate Spalten aufteilen?

Aufteilen einer Spalte mit Wörterbüchern in separate Spalten mit Pandas

Bei der Arbeit mit Datenrahmen in Pandas stößt man häufig auf Spalten, die Wörterbücher enthalten Werte. Die Aufteilung dieser Spalten in einzelne Spalten kann die Organisation und Zugänglichkeit der Daten verbessern.

Berücksichtigen Sie den folgenden DataFrame:

Station ID     Pollutants
8809           {"a": "46", "b": "3", "c": "12"}
8810           {"a": "36", "b": "5", "c": "8"}
8811           {"b": "2", "c": "7"}
8812           {"c": "11"}
8813           {"a": "82", "c": "15"}

Um die Spalte „Schadstoffe“ in separate „a“, „b“, und „c“-Spalten können Sie die in Pandas Version 0.23.0 eingeführte Funktion json_normalize verwenden:

import pandas as pd

df2 = pd.json_normalize(df['Pollutants'])

Dieser Ansatz ist effizient und vermeidet die Verwendung potenziell kostspieliger Apply-Funktionen. Der resultierende DataFrame df2 sieht folgendermaßen aus:

Station ID     a      b       c
8809           46     3       12
8810           36     5       8
8811           NaN    2       7
8812           NaN    NaN     11
8813           82     NaN     15

Beachten Sie, dass der resultierende DataFrame Nullwerte (NaN) für fehlende Wörterbuchschlüssel enthält. Um diese Fälle zu behandeln, können Sie die Fillna-Methode verwenden, um fehlende Werte durch Standardwerte zu ersetzen oder benutzerdefinierte Logik anzuwenden.

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